10.3969/j.issn.1000-3932.2019.09.003
基于KPCA特征集成算法的SOFC系统多故障识别
针对固体氧化物燃料电池系统多模式、非线性及高维等特点,提出基于数据驱动的模式识别方法.首先用核主成分分析特征集成算法提取故障特征,然后在特征空间中使用多项式逻辑斯谛回归算法进行故障诊断.实验结果表明:核主成分分析特征集成算法可以全面提取出故障特征,能够大幅提高后续分类器故障的识别效果.
固体氧化物燃料电池、故障诊断、数据驱动、核主成分分析特征集成算法、多项式逻辑斯谛回归
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TH862+.7
国家自然科学基金项目51777122
2019-11-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
697-702
